郑州西部山区“7·20”山洪地质灾害成因研究

2021年“7·20”极端暴雨引发河南省郑州市西部山区四市(荥阳、巩义、新密、登封)山洪地质灾害造成251人死亡失踪,分布在44个乡镇140个行政村、组或社区,既具有群发性、分散性,也具有相对集聚性。本次山洪地质灾害分散复杂,流域灾害链和区域灾害群共存,山洪灾害链呈现空间关联、时间接续、动力转换和灾情放大的效应。文章总结了山洪地质灾害时空分布特点,分析了山洪地质灾害的形成因素,探讨了索河流域邢门堂垴跨沟路基阻水溃决-王宗店暴洪冲淹-崔庙村海沟寨公路路基堰塞淹没等山洪灾害链的成因,研究了王宗店村南头组滑坡顺层滑移的地质力学模式及其稳定性与力学参数的关系。初步提出当前期过程或日降雨量达到200 mm,未来1 h预报雨量超过40 mm,或3 h预报雨量超过100 mm,可以作为山洪地质灾害预警响应判据,必须启动红色预警响应。研究结果可为郑州市西部山区预防应对山洪地质灾害提供决策支持,也可供类似的山地丘陵区城乡社区防灾减灾与应急响应参考。     

川东北极端强降水预报方法对比研究

【目的】 为了建立川东北最佳极端强降水概率预报方程。【方法】 利用ERA时间间隔为1 h的0.25°×0.25°再分析资料,计算1990—2019年5—9月逐日4个时次的物理量,统计分析极端强降水个例物理量异常度,采用4种实验方法对比分析并建立预报方程。【结果】 (1)异常度较明显因子分别为700 hPa比湿、850 hPa比湿、700 hPa水汽通量散度、850 hPa水汽通量散度、500 hPa垂直速度、700 hPa垂直速度、850 hPa垂直速度,大部分平均异常度绝对值在1.5以上,K指数和假相当位温相当,08时总体比其他时次异常度明显。（2）预报方程预报结果。样本内检验,该预报概率平均值为0.652,60%的百分位值为0.623,预报概率最大值为0.999。样本外检验,预报指数阈值为0.6时,平均准确率达到了90%,平均空报率为9.3%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%;以0.65为阈值检验,平均准确率达到了92.4%,平均空报率为6.9%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%,预报效果更佳。【结论】 极端强降水概率预报方程具有较好的预报效果。     

More extreme-heat occurrences related to humidity in China

极端日夜复合高温往往会造成更为严重的社会经济影响及健康风险,受到了广泛关注.本文基于ERA5逐小时资料,针对中国区域极端日夜复合湿热和高温事件的变化及其影响进行了比较分析.结果指出,中国区域夏季极端湿热和高温在空间分布上较为一致,强度高值区主要分布在南方地区,但高频中心主要出现在北方地区.两类事件发生频次在全国范围内均呈明显增加趋势,尤其在西部和北部地区.进一步研究表明,在中国大部分地区,湿度异常在极端湿热事件变化中有着十分重要的作用,部分区域甚至超过温度异常的影响.随着极端湿热事件的增加其影响也在加剧,自1961年以来中国暴露于极端湿热事件的人口数量和城市面积增速明显大于高温事件.     

秋台风“梅花”造成浙江极端降水成因分析

利用全球降水观测计划卫星降水率产品、地面加密自动站和ERA5再分析资料,对202212号台风“梅花”造成浙江极端降水的成因进行分析。结果表明：台风“梅花”造成的极端降水主要分布在沿海和四明山区,极值在四明山区,9月12—13日强降水由台风北侧外围雨带造成,14日则主要为台风本体降水;高层西南风急流的稳定以及台风“梅花”在移动过程中与西风槽结合有利于维持台风强度并引起台风动力结构不对称;台风“梅花”与副热带高压间的东风是台风发展的主要水汽来源,西太平洋上热带气旋的存在也有利于台风“梅花”北侧水汽输送加强,导致台风强降雨带偏北;台风“梅花”北侧高层始终有位涡下传至对流层中低层,促使低层扰动中心的发展,冷空气侵入造成浙江东部中尺度斜压锋生;受四明山地形影响,台风“梅花”环流西北侧的偏北风进入内陆后形成中尺度辐合线,山前抬升,山后下沉,有利于山前降水增幅。     

广州从化地区地质灾害问题及其影响因素分析

广州市从化区地质灾害发生的频度和强度日益增高,对其社会经济发展造成了不良的影响,并对当地的生态环境和人民群众生命财产安全构成了严重的威胁.利用野外调查和统计分析方法,发现该区突发性地质灾害以微、小型的崩塌、滑坡为主,主要发生在4—9月份降水多发期,隐患点险情以中型为主,威胁人数较多,潜在经济损失较大.从化区地质灾害孕育...     

全球沙漠变化的气候影响

沙漠是重要的地表景观,其变化影响着人们的生产和生活.但是,目前对全球沙漠变化的规律及其气候影响了解有限.本文使用气候再分析数据和遥感产品,分别计算了全球沙漠的面积变化,分析了不同气候因子对沙漠变化的影响,并利用CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project 6)模式结果,估算了未来全球沙漠变化趋势.结果表明,全球沙漠面积约17.64×10⁶km²,占陆地面积的12%;在20世纪80年代末到90年代快速减小,其中主要发生在北非和澳大利亚; 21世纪初沙漠开始缓慢扩张.气候干旱区面积存在年代际波动,各气候区干旱指数(AI)与沙漠面积变化有明显差异.相关性分析表明,降水增加对沙漠面积变化有直接影响;潜在蒸发、温度和湿度与沙漠面积呈明显相关关系,风速变化与沙漠面积的关系存在区域性差异. CMIP6模式结果表明,在ssp245和ssp585情景下, 21世纪全球沙漠都将有不同程度的扩张,其中,亚洲、非洲和澳大利亚沙漠扩张最多,而北非南部沙漠将会缩小、北非沙漠北移.     

1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次年际尺度偶极子模态特征

基于观测和再分析资料,本文研究了近几十年来1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次年际变异主导模态特征及与其相联的大气背景场。结果表明,1980—2019年冬季(12月—次年2月)该地区阻塞高压频次年际变异的主导模态存在明显月际差异:12月表现为北大西洋东部-欧洲西部地区阻塞高压频次的显著同位相变化,1月为北大西洋东部-欧洲西部与乌拉尔山地区阻塞高压频次的具有显著的反位相变化即偶极子模态,2月则为北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次的显著同位相变化。进一步研究表明:1月北大西洋东部-乌拉尔山阻塞高压频次偶极子模态与同期局地纬向西风、纬向风垂直切变、经向位涡梯度等大气背景场异常偶极型变化相联系。当乌拉尔山地区关键大气背景场为负异常,而北大西洋东部-欧洲西部为正异常时,两个地区阻塞高压频次分别增加和减少,呈现偶极子模态;反之亦然。阻塞高压频次偶极子模态及相关的背景环流异常可通过调节水平温度平流、垂直运动和水汽输送等来影响1月欧亚北部气温和降水,以及它们的极端事件频次。当阻塞高压频次偶极子模态处于正位相时,乌拉尔山北部(南部)和欧洲南部增温(降温),极端暖、冷事件频次分别增加(减少)和减少(增加...     

基于双偏振雷达和降水现象仪的郑州“7·20”极端强降水微物理特征分析

利用降水现象仪、双偏振雷达、常规气象观测资料和再分析数据,分析了郑州“7·20”极端强降水过程的微物理特征。此次过程受多尺度天气系统的共同影响,为复杂多变的降水微物理特征提供了有利的环境条件。结果表明,此次过程地面雨滴谱分布随时间存在明显变化,雨滴谱参数分布较广,覆盖了从大陆性对流降水至海洋性对流降水的分布区域。20日16—17时最强降水时段,小粒子数密度显著高于东亚地区普通对流性降水的统计结果和华南地区夏季平均值,且存在大量大粒子,保证了极高的降水效率。双偏振雷达参量的垂直结构反演结果显示,对流系统质心低,具有典型的暖云特征;0 ℃层以上冰相过程相对活跃,0 ℃层以下强烈的暖雨过程,大量的冰相粒子落下并融化和低层高效率的雨滴碰并增长过程,导致各尺度高浓度雨滴的生成,最终形成地面的极端强降水。     

江淮流域极端降水时空变化特征:站点观测和再分析的对比

利用淮河流域1979—2011年260个站点观测、ERA-Interim和NCEP/DOE再分析资料的日降水量数据,选用8个极端降水指数,从空间分布、发展趋势、时间变化等方面对比分析了我国江淮流域极端降水的变化规律,研究了再分析数据的适用性,结果表明:1)持续湿润指数(CWD)、强降水日数(R10mm,R20mm)以及百分位指数(R95p,R99p)具有一致的北少南多的分布特征,而持续干燥指数(CDD)为北多南少,且强度指数(Rx1day,Rx5day)和百分位指数在浙江沿海均有极大值存在。2)大部分地区的强降水日数呈减少趋势,仅在江淮周边地区有弱上升趋势。3)区域平均的降水强度指数具有上升的趋势变化,逐月变化具有先增长后减少的结构特征,5—6月的增长量最大,峰值出现在7月,在夏末、冬季有较明显的随年代增加的趋势,在秋季则随年代减少。4)再分析资料ERA-Interim和NCEP/DOE对不同指数的再现能力有所不同,ERA-Interim对强降水日数(R10mm)、CDD、百分位指数的空间分布以及CDD的变化趋势再现能力较好,与强度指数和百分位指数年际变化的相关性较高,但对CWD变化趋势分布特点的再现能力较弱;NCEP/DOE更善于再现较强降水日数(R20mm)的空间分布以及强度指数和百分位指数的线性变化趋势。5)两种再分析资料能合理地再现强降水日数(R10mm,R20mm)和CDD年际变化特征和强度指数的季节变化特征。     

2012年1月、2016年1月东亚两次极端严寒事件及其与北极增暖的可能联系

自20世纪80年代后期以来,我国频繁出现暖冬,直到2004年以后这种状况出现明显的变化,冷冬出现的频次明显增多了。在全球增暖、北极海冰减少明显的背景下,冬季极端严寒的强度非但没有减弱反而似乎还在增强,造成灾害性的影响也越发引人关注。在上述背景下,2012年1月、2016年1月在东亚发生了两次极端严寒事件。本文的目的就是通过合成和相关分析,研究这两次极端严寒事件演变的主要特征,及其与北极增暖的可能联系。这两次极端严寒事件的环流演变截然不同。对于2012年1月的极端严寒事件,海平面气压异常主要呈现由东向西传播,在演变过程中,阿留申区域海平面气压超前西伯利亚高压,因此大气环流的下游效应起主要作用。对于2016年1月的极端严寒事件,冷空气主要由西北向东南传播。两次极端事件的主要降温区域的移动路径截然不同。2012年1月冷空气爆发以后主要在亚洲大陆中、高纬度维持并向西传播,其南传影响亚洲低纬度区域明显弱于2016年的冷事件。而2016年1月的主要降温区以沿东亚向南移动为主,强降温区直接南下至热带区域。两次极端严寒事件爆发前期大气环流演变的共同点:中、高纬度区域环流能量交换活跃,表现为中纬度高度脊加强北伸,从而把较低纬度的暖空气输送至北极区域,高纬度区域对流层中层呈现多极结构。这种多极空间结构是亚洲冷空气向南爆发的重要前兆信号。冬季北极阶段性增暖过程首先是中纬度高度脊加强北伸的结果。对影响东亚的极端严寒过程,乌拉尔附近区域的高压脊以及位于北美西部的高压脊加强北上、协同演变是至关重要的。2016年1月东亚极端严寒过程与2015年12月末北极快速增暖没有必然联系。